基於張量分解理論的三維人臉表情識別算法研究 符蘊芳著 9787571710897 【台灣高等教育出版社】

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書名：基於張量分解理論的三維人臉表情識別算法研究
ISBN：9787571710897
出版社：河北科學技術
著編譯者：符蘊芳著
頁數：155頁
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1533573
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內容簡介

本書首次提出了基於張量稀疏低秩分解的三維人臉表情識別理論框架。其中，張量建模思想與稀疏低秩張量分解技術，屬於三維人臉表情識別方法論上的一個新技術。另外，高效求解這一稀疏低秩張量優化模型，設計快速穩健優化演算法，需要深入分析相應的高階張量優化理論，其研究結果將豐富在三維人臉表情識別中的大規模優化理論的研究內容與最優化理論。 全書共分為六章，第一章主要介紹所研究的課題的背景與意義、人臉表情識別研究的發展歷史，重點對國內外研究現狀進行了介紹，對三維人臉表情特徵提取方法進行總結與分析。第二章基礎知識部分，為後面的主體章節做鋪墊。主要介紹了張量理論和張量子空間模型及張量低秩表示理論、流形學習和基於張量學習的圖嵌入框架。第三章提出了一種基於低秩張量完備性（FERLrTC）的張量分解演算法，並運用於2D+3D人臉表情識別。第四章提出了一種基於先驗信息（OTDFPFER）的正交張量補全演算法，並運用於2D+3D人臉表情識別。同時對複雜度與收斂性進行了分析。第五章提出了兩種正交張量分解演算法，並運用於2D+3D人臉表情識別。第六章主要對所做的工作進行總結並對未來的工作進行展望。

目錄

常用符號
1 緒論
1 1 課題背景和意義
1 2 人臉表情識別研究的發展歷史
1 3 國內外研究現狀
1 3 1 三維人臉表情特徵提取方法綜述
1 3 2 三維人臉表情特徵提取方法總結與分析
1 3 3 三維人臉表情常用分類方法
1 3 4 常用三維人臉表情資料庫
1 4 研究內容與研究方法
1 5 本章小結
2 張量理論與流形學習
2 1 張量理論
2 1 1 張量
2 1 2 張量代數
2 1 3 張量分解理論
2 1 4 基於Tucker分解的降維演算法
2 1 5 張量子空間模型
2 1 6 張量低秩表示
2 2 流形學習與圖嵌入框架
2 2 1 流形與流形學習
2 2 2 基於張量學習的圖嵌入框架
2 3 本章小結
3 基於低秩張量完備性的張量分解
3 1 引言
3 2 演算法背景
3 2 1 張量低秩表示
3 2 2 張量稀疏表示
3 3 演算法介紹
3 4 FERLrTC演算法的模型優化及求解
3 4 1 低秩張量完備性的優化模型的建立
3 4 2 低秩張量完備性的優化模型的求解
3 4 3 秩降低策略
3 5 FERLrTC演算法的分析
3 5 1 FERLrTC演算法的複雜度
3 5 2 FERLrTC演算法的收斂性
3 6 FERLrTC演算法的實驗評價
3 6 1 實驗環境與實驗步驟
3 6 2 實施細節
3 6 3 在BU-3DF資料庫上的實驗結果
3 6 4 在Bosptlorus資料庫上的實驗結果
3 6 5 合成數據對FERLrTC演算法的驗證
3 7 對FERLrTC演算法的討論
3 7 1 基於特徵融合的4D張量模型的有效性
3 7 2 特徵描述符的選擇
3 7 3 秩降低策略的有效性
3 8 本章小結
4 基於先驗信息的正交張量補全
4 1 引言
4 2 演算法背景
4 2 1 正交的Tucker分解
4 2 2 圖嵌入正則化框架
4 3 演算法介紹
4 4 OTDFPFER演算法的模型優化及求解
4 4 1 OTDFPFER演算法的優化模型的建立
4 4 2 OTDFPFER演算法的優化模型的求解
4 5 OTDFPFER演算法的分析
4 5 1 OTDFPFER演算法的複雜度
4 5 2 OTDFPFER演算法的收斂性
4 6 OTDFPFER演算法的實驗評價
4 6 1 實驗設計
4 6 2 在BU-3DFE資料庫上的實驗結果
4 6 3 在Bospklorus資料庫上的實驗結果
4 7 本章小結
5 正交張量Tucker分解演算法
5 1 正交低秩Tucker分解演算法
5 1 1 引言
5 1 2 演算法背景
5 1 3 OLRTDFER演算法的優化模型及其求解過程
5 1 4 OLRTDFER演算法的實驗評價
5 2 稀疏正交Tucker分解演算法
5 2 1 引言
5 2 2 張量稀疏表示
5 2 3 SOTDFER演算法的優化模型及其求解過程
5 2 4 SOTDFER演算法的實驗評價
5 3 本章小結
6 結論
6 1 前期工作總結
6 2 未來工作的展望
參考文獻

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